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AI BENCHY
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North Mini Code vs Ling-2.6-flash

North Mini Code が平均スコアでリードし、5.1 vs 4.9 です。 North Mini Code の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.002 です。 Ling-2.6-flash の方が高速で、10.71s vs 29.95s です、成功率は 18.2% vs 30.3% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-08-20

順位
#241
合計出力トークン
26,786
応答時間(平均)
29.95s
合計コスト
$0.000
順位
#247
合計出力トークン
14,903
応答時間(平均)
10.71s
合計コスト
$0.002
おすすめモデル Ling-2.6-flash

スコアはここでの最高値に近く(4.9 vs 5.1)、North Mini Code より約 2.8 倍速く応答します。

詳細比較

指標 North Mini Code North Mini Code none リリース: 2026-06-18 無料で利用可能 Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none リリース: 2026-04-21
スコア 5.1 4.9
順位 #241 #247
信頼性 8.7 9.6
一貫性 9.9 9.3
試行回数 60/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 18.2% 30.3%
不安定なテスト 0 2
総実行回数 60 66
結果あたりのコスト 0.000 0.024
合計コスト $0.000 $0.002
入力価格 $0.000 / 1M $0.010 / 1M
出力価格 $0.000 / 1M $0.030 / 1M
合計入力トークン 130,501 114,384
出力トークン 26,786 14,903
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 29.95s 10.71s
応答時間(最大) 159.85s 36.03s
応答時間(合計) 658.83s 214.28s
パラメータ 30B 総数 (3B アクティブ) 104B 総数 (7.4B アクティブ)
公開状況 オープンソース オープンソース

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#241 North Mini Code

none
コスト
$0.000
時間
266.1s
トークン
63,551 tok

#247 Ling-2.6-flash

none
Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash
コスト
$0.000
時間
0.0s
トークン
0 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
North Mini Code 3.9 10.0 0.0% 0 21.96s 7,119 504 0
Ling-2.6-flash 5.3 10.0 33.3% 0 11.21s 813 381 0

クイック比較

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